Нейросеть вместо импортного оборудования: «Сегежа» автоматизировала контроль досок
На Сокольском ДОК «Сегежа Групп» внедрила собственную систему машинного зрения для линии CLT-панелей. Она пришла на смену зарубежному оборудованию и в реальном времени определяет положение годовых колец на торце доски, после чего автоматически даёт команду на разворот заготовки.
Систему обучили на реальных снимках древесины. Во время испытаний она обработала более 50 тыс. досок, а точность распознавания достигла 98%. Если нейросеть не уверена в результате, решение передаётся оператору.
Разработчики оценивают срок окупаемости примерно в шесть месяцев. Экономика складывается за счёт снижения брака, сокращения простоев и меньшей зависимости от импортного сервиса и комплектующих.
Следующий шаг — научить систему находить сучки, трещины и смоляные кармашки, то есть перейти от простой ориентации доски к полноценному автоматическому контролю качества.
Для ЛПК это показательный пример: импортозамещение постепенно уходит от простой замены оборудования к собственным цифровым решениям, которые можно дорабатывать под конкретное производство.
Как думаете, где ИИ быстрее всего даст эффект в ЛПК?
Подписывайтесь, всё о лесном секторе без информационного шума!
МАХ | Telegram | Яндекс.Дзен
На Сокольском ДОК «Сегежа Групп» внедрила собственную систему машинного зрения для линии CLT-панелей. Она пришла на смену зарубежному оборудованию и в реальном времени определяет положение годовых колец на торце доски, после чего автоматически даёт команду на разворот заготовки.
Систему обучили на реальных снимках древесины. Во время испытаний она обработала более 50 тыс. досок, а точность распознавания достигла 98%. Если нейросеть не уверена в результате, решение передаётся оператору.
Разработчики оценивают срок окупаемости примерно в шесть месяцев. Экономика складывается за счёт снижения брака, сокращения простоев и меньшей зависимости от импортного сервиса и комплектующих.
Следующий шаг — научить систему находить сучки, трещины и смоляные кармашки, то есть перейти от простой ориентации доски к полноценному автоматическому контролю качества.
Для ЛПК это показательный пример: импортозамещение постепенно уходит от простой замены оборудования к собственным цифровым решениям, которые можно дорабатывать под конкретное производство.
Как думаете, где ИИ быстрее всего даст эффект в ЛПК?
Подписывайтесь, всё о лесном секторе без информационного шума!
МАХ | Telegram | Яндекс.Дзен